Біомедична статистика та інформатика

Анотація обов’язкового освітнього компоненту

Назва дисципліни

Біомедична статистика та інформатика

Викладач

Ревицька Уляна Степанівна, кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри інформаційних технологій, вищої математики та фізики

Курс та семестр, у якому планується вивчення дисципліни

 

Магістерський рівень вищої освіти, 1 семестр

Факультети, студентам яких пропонується вивчати дисципліну

 

 

Факультет ветеринарної медицини

Перелік компетентностей та відповідних результатів навчання, що забезпечує дисципліни

Згідно вимог освітньо-професійної програми «Ветеринарна медицина» здобувачі повинні набути здатності отримувати наступні компетентності:

ЗК 1. Здатність абстрактного мислення, аналізу та синтезу.

ЗК 2. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.

ЗК 6. Навички використання інформаційних і комунікаційних технологій.

ЗК 8. Здатність вчитися і оволодівати сучасними знаннями.

СК 18. Здатність використовувати спеціалізовані програмні засоби для виконання професійних завдань.

СК 19. Здатність здійснювати просвітницьку діяльність серед працівників галузі та населення.

Опис дисципліни

Попередні умови, необхідні для вивчення дисципліни

Шкільний курс математики та інформатики.

Максимальна кількість студентів, які можуть одночасно навчатися

100 студентів

Теми аудиторних занять

Теми лекцій

1. Вступ. Принципи академічної доброчесності. Повторення необхідних понять і теорем теорії ймовірностей, математичної статистики.

2. Аналіз варіаційних рядів.

3. Поняття статистичного оцінювання. Точкові і інтервальні оцінки параметрів досліджуваної ознаки.

4. Основні засади статистичної перевірки гіпотез.

5. Перевірка на наявність систематичної похибки.

6. Аналіз дихотомічних спостережень. Критерій знаків.

7. Критерій згоди Пірсона.

8. Критерій згоди Мізеса – Смірнова.

9. Кореляційна залежність. Емпіричні лінії регресії.

10. Криволінійні моделі регресій.

11. Планування експерименту.

12. Перевірка моделі. Прогнозування.

Теми практичних занять

1. Оцінювання параметрів розподілу досліджуваної ознаки.

2. Надійний інтервал для математичного сподівання нормально розподіленої ознаки. Надійний інтервал для дисперсії нормально розподіленої ознаки. Надійний інтервал для частки.

3. Статистична перевірка статистичних гіпотез.

4. Критерії узгодженості законів розподілу досліджуваних ознак.

5. Аналіз взаємозв’язку між ознаками.

6. Аналіз багатофакторних планів експерименту. Загальний порядок складання моделей.

Мова викладання

Українська